EMMIXcskew: an R Package for the Fitting of a Mixture of Canonical Fundamental Skew t-Distributions
本文给出了一个R软件包EMMIX cskew，用于通过极大似然（ML）拟合典型基本斜t分布（CFUST）及其有限混合分布（FM-CFUST）。CFUST分布提供了一系列灵活的模型来处理非正态数据，并带有用于捕获数据中偏态和重尾的参数。它形式上包含正态分布、t分布和偏正态分布作为特殊和/或极限情况。一些其他版本的偏t分布也嵌套在CFUST分布中。在本文中，一个期望最大化（EM）算法计算的FM-CFUST模型的参数的ML估计，并讨论和说明了不同的策略初始化算法。该方法在EMMIXcskew包中实现，并使用两个真实数据集给出了示例。EMMIXcskew包包含拟合FM-CFUST模型的函数，包括生成不同初始值的过程。其他功能包括随机样本生成和2D和3D轮廓可视化。
2017-02-09 stat.CO stat.ME
HCmodelSets: An R package for specifying sets of well-fitting models in regression with a large number of potential explanatory variables
在具有大量解释变量的回归的背景下，Cox和Battey（2017）强调，如果存在统计上无法区分的数据的替代合理解释，则应该尽可能多地指定这些解释。相比之下，标准的做法是报告一个有效的预测模型。本文件说明了R实现的新想法包'HCmodelSets'，使用简单的可重复的例子和真实的数据。最后给出了模拟实验的结果。
2019-03-13 stat.AP stat.CO
The R package LSJM for fitting location-scale joint models for a longitudinal marker and complex survival data
Univ. Bordeaux（波尔多大学）；INSERM U1219；Bordeaux Population Health（波尔多人群健康）
LSJM R包基于位置-尺度混合模型和联合模型理论，拟合纵向标记与复杂生存数据（含竞争风险、半竞争风险及区间删失）的联合模型，提供灵活相关结构、严格收敛估计及拟合后分析功能。
2026-10-06 stat.CO stat.ME
PAFit: an R Package for the Non-Parametric Estimation of Preferential Attachment and Node Fitness in Temporal Complex Networks
许多现实世界的系统被描述为随着时间的推移而增长的复杂网络。优先连接和节点适应度是两种简单的增长机制，不仅解释了现实世界系统中常见的某些结构特性，而且还与建模和推理中的许多应用有关。虽然有统计软件包用于估计偏好依恋函数的各种参数形式，但没有这样的软件包实现非参数估计过程。非参数的方法来估计的优先附件功能允许相对细粒度的调查的“富-更富”的现象，可能会导致新的见解在搜索中解释某些非标准的结构特性观察到在现实世界中的网络。本文介绍了R软件包PAFit，它实现了非参数程序，用于估计增长网络中的优先连接函数和节点适应度，以及从这两种机制生成复杂网络的一些函数。该软件包的主要计算部分是用C++和OpenMP实现的，以确保可扩展到大规模网络。首先通过模拟实例介绍了PAFit的主要功能，然后使用该软件包分析了复杂网络领域科学家之间的合作网络。结果表明，在合作网络中的“富-更富”和“适合-更富”的现象的联合存在。估计的附件功能被观察到是近线性的，我们解释为这意味着作者得到一个新的合作者的机会是成比例的，他们目前的合作者的数量。此外，估计的作者适合度揭示了该领域最顶尖的网络科学家中复杂网络社区的许多熟悉面孔。
2018-10-24 cs.SI physics.data-an physics.soc-ph
The Multiplicative Mixed Model with the mumm R package as a General and Easy Random Interaction Model Tool
乘法混合模型可以应用于广泛的科学学科，因为它们在固定效应和随机效应之间存在相互作用的每种情况下都是相关的。到目前为止，还没有R软件包发布，它可以适合这种类型的模型。缺乏用户友好的开源工具来适应这些模型，这是模型没有像它们可以或应该的那样经常使用的主要原因。在本文中，我们介绍了用户友好的R包$\mathsf{mumm}$拟合乘法混合模型的时间效率的方式。为了说明乘法项的解释，我们提供了四个数据分析示例，其中模型拟合到来自感测学，农业和医学研究的数据集。通过这些例子表明，统计推断可以通过使用乘法混合模型，而不是通常采用的线性混合模型来改善。
2018-11-02 stat.CO
auditor: an R Package for Model-Agnostic Visual Validation and Diagnostics
Warsaw University of Technology（华沙理工大学）；University of Warsaw（华沙大学）
机器学习模型几乎已经扩展到生活的各个领域。它们成功地应用于生物、医学、金融、物理等领域。使用现代软件，即使是一个非常复杂的模型，也可以很容易地进行训练，使其适合训练数据，并在测试集上获得高精度。当模型在面对真实世界的数据时失败时，问题就出现了。本文介绍了模型无关审计的方法和工具。所介绍的技术有助于评估和比较模型的拟合优度和性能。此外，它们还可用于残差的相似性分析、异常值和影响值的识别。通过诊断评分和目视验证进行检查。所提出的方法已在R.由于语法的灵活性和一致性，验证任何类的模型都很简单。
2020-05-26 cs.LG cs.MS stat.CO
evgam: An R package for Generalized Additive Extreme Value Models
本文介绍了R软件包evgam。该软件包提供了拟合极值分布的函数。这些分布包括广义极值分布和广义帕累托分布。前者也可以通过点过程表示来拟合。evgam通过非对称拉普拉斯分布支持分位数回归，这对于估计高阈值非常有用，有时用于区分极端值和非极端值。evgam的主要作用是使极值分布参数具有广义可加模型的形式，可以用Laplace方法进行客观估计。给出了适合各种规格的各种分布的说明性例子。这些包括美国科罗拉多州部分地区的日降水量累积，用于说明空间模型，以及美国科罗拉多州柯林斯堡的日最高温度，用于说明时间模型。
2020-11-08 stat.CO stat.ME
yaglm: a Python package for fitting and tuning generalized linear models that supports structured, adaptive and non-convex penalties
yaglm软件包旨在使数据分析师和研究人员能够访问更广泛的现代广义线性模型生态系统。该生态系统包含一系列损失函数（例如线性、逻辑、分位数回归）、约束（例如正、等渗）和惩罚。除了基本的lasso/ridge之外，该软件包还支持结构化惩罚，例如核范数以及组，排他性，融合和广义lasso。它还支持这些惩罚的更准确的自适应和非凸（例如SCAD）版本，这些惩罚通常以有限的额外计算费用提供强有力的统计保证。YAGLM具有多种调谐参数选择方法，包括：交叉验证、具有有利的模型选择属性的信息准则以及自由度估计器。虽然内置了几个求解器（例如FISTA），但一个关键的设计选择允许用户使用他们最喜欢的最先进的优化算法。该软件包设计为用户友好型，自动创建调整参数网格，支持快速路径算法以及并行化的调整，并遵循统一的scikit-learn兼容API。
2021-10-11 stat.CO stat.ME
Calibrar: an R package for fitting complex ecological models
calibrar 是一个 R 包，专为拟合复杂、长运行时间或不可微的生态模型设计，支持多阶段约束优化、18种算法、并行化及中断重启，无需修改模型代码即可实现最大似然估计和自动目标函数构建。
2024-04-27 math.OC q-bio.QM stat.CO
PRTree: An R Package for Probabilistic Regression Trees with Built-in Missing Data Handling
PPGEst - UFRGS（PPGEst - 南里奥格兰德联邦大学）
该研究发布了R包PRTree，可拟合概率回归树，支持直接处理含缺失值的数据集，提供统一的R接口实现模型相关功能，并用示例说明其使用方法。
2026-08-10 stat.ME stat.ML
tmfast fits topic models fast
本研究推出R包tmfast，借助基于偏PCA和varimax旋转的快速算法实现主题模型拟合，并通过模拟语料与19世纪作家作品两类示例验证，其模型质量可与标准主题建模工具包相较。
2023-05-02 stat.CO stat.ME
EMMIX-uskew: An R Package for Fitting Mixtures of Multivariate Skew t-distributions via the EM Algorithm
本文描述了一种非限制多元斜t分布的有限混合函数的拟合算法。软件包EMMIX-uskew实现了一个封闭形式的期望最大化（EM）算法，用于计算R中（无限制）FM-MST模型参数的极大似然（ML）估计。EMMIX-uskew还支持二维和三维拟合轮廓的可视化，以及从指定的FM-uMST分布生成随机样本。斜t分布的有限混合物已被证明是有用的非对称和重尾行为，例如，从流式细胞术的数据集的异质数据建模。近年来，各种版本的混合物与多元斜t（MST）分布已被提出。然而，这些模型采用了一些限制性特征的组件MST分布，使E-步骤的期望最大化算法可以评估在封闭的形式。本文重点研究了具有无限制MST分量的混合模型，并描述了一种计算其模型参数ML估计的迭代算法。该算法的实用性证明在三个应用程序的真实数据集。第一个示例通过将MST分布拟合到双变量单峰流式细胞术样本来说明软件包中主函数fmmst的使用。第二个例子适合MST分布的混合物，澳大利亚体育研究所（AIS）的数据，并证明EMMIX-uskew可以提供更好的聚类结果比混合物的限制MST组件。在第三示例中，EMMIX-uskew被应用于对三变量流式细胞术数据集中的细胞进行分类。与其他可用的方法的比较表明，EMMIX uskew的结果实现了较低的误分类率相对于基准门控分析给出的标签。
2013-03-28 stat.CO stat.ME
missSBM: An R Package for Handling Missing Values in the Stochastic Block Model
随机块模型（SBM）是一种流行的随机图的概率模型。它通常用于通过将共享相似连接模式的节点聚合到块中来对网络数据进行聚类。当将SBM拟合到部分观察到的网络时，重要的是要考虑生成缺失值的底层过程，否则推断可能会有偏差。本文介绍了missSBM，一个R-包拟合SBM时，网络是部分观察，即，邻接矩阵不仅包含1或0的编码边的存在或不存在，而且还包含NA的编码节点对之间的缺失信息。该软件包实现了一组算法，用于拟合二进制SBM，可能在外部协变量的存在下，通过执行适应于几个观察过程的变分推断。我们的实现自动探索不同的块号，以选择最相关的模型，根据综合分类可能性（ICL）标准。ICL准则还可以帮助确定哪个观测过程更好地对应于给定的数据集。最后，missSBM可用于对邻接矩阵中缺失的条目进行填补。我们说明了在2007年法国总统大选期间抽样的政治博客之间的互动组成的网络数据集上的包。
2021-05-27 stat.CO
PWEXP: An R Package Using Piecewise Exponential Model for Study Design and Event/Timeline Prediction
Bristol Myers Squibb（百时美施贵宝）；Amgen Inc.（安进公司）
本文提出PWEXP包，利用分段指数模型进行生存曲线拟合与预测，提供灵活且稳健的模型拟合和预测方法，支持临床试验设计和时间线预测。
2026-05-12 stat.CO stat.ME
Conditional Visualization for Statistical Models: An Introduction to the condvis Package in R
condvis软件包用于数据空间中截面的交互式可视化，显示截面上的拟合模型和截面附近的观测数据。主要目标是解释复杂的模型，并显示观察到的数据如何支持拟合模型。这篇论文有一个视频伴奏，可在https://www.youtube.com/watch?上找到。v= rKFq7xwgdX 0。这是一篇发表在《统计软件杂志》上的文章的预印本。
2016-10-02 stat.OT
FMM: An R Package for Modeling Rhythmic Patterns in Oscillatory Systems
本文致力于R包FMM实现了一种新的方法来描述振荡信号的节奏模式。调频莫比乌斯（FMM）模型被定义为参数信号加上高斯噪声，其中信号可以被描述为单个波或波的总和。FMM方法足够灵活，可以描述各种各样的节奏模式。FMM软件包包括拟合和探索单波和多波FMM模型所需的所有功能，以及一个限制版本，该版本允许表示有关形状的先验知识的参数之间的等式约束。此外，FMM软件包可以生成合成数据并可视化拟合过程的结果。这种方法的潜力与生物振荡的例子，如基因表达的昼夜节律，电活动的心跳和神经元活动的说明。
2021-05-21 stat.AP stat.CO
cgam: An R Package for the Constrained Generalized Additive Model
cgam包包含拟合广义可加模型的例程，其中可以使用形状和平滑度假设对组件进行建模。主程序是cgam和19个符号程序，以表明响应和每个预测器之间的关系，满足约束条件，如单调性，凸性，它们的组合，树和伞排序。用户可以指定约束样条来拟合连续预测器的分量，以及序数预测器的各种类型的排序。此外，用户可以指定参数化建模的协变量。似然最大化的集合是一个多面凸锥，通过将数据向量投影到锥上来获得最小二乘解。对于广义模型，拟合是通过迭代重新加权圆锥投影获得的。圆锥信息标准被提供并且可以用于比较变量和形状的组合的拟合。此外，例程wps使用扭曲平面样条在二维中实现单调回归，而没有加性假设。图形例程plotpersp将绘制一个选定的预测因子对的估计平均表面，给定一个cgam或wps对象。这个软件包现在可以从Comprehensive R Archive Network获得，网址是http://CRAN.R-project.org/package=cgam。
2018-12-18 stat.AP
ebnm: An R Package for Solving the Empirical Bayes Normal Means Problem Using a Variety of Prior Families
本文提出 R 包 ebnm，通过统一接口整合多种先验假设并实现高效稳定的经验贝叶斯正态均值拟合，以促进统计与遗传学等领域的新方法发展。
2024-03-29 stat.CO stat.ME
MR.RGM: An R Package for Fitting Bayesian Multivariate Bidirectional Mendelian Randomization Networks
本文开发了开源R包MR.RGM，基于贝叶斯互逆图模型实现多变量双向孟德尔随机化，克服传统方法仅考虑单一暴露-结果对的局限，构建包含循环/互逆因果的整体因果网络，为复杂生物系统提供全面理解。
2024-10-23 stat.AP
Estimation of extended mixed models using latent classes and latent processes: the R package lcmm
R包lcmm提供了一系列函数来估计基于线性混合模型理论的统计模型。它包括高斯纵向结局（hlme）、曲线和有序单变量纵向结局（lcmm）和曲线多变量结局（multlcmm）的混合模型和潜在类混合模型的估计，以及（高斯或曲线）纵向结局和可能左截尾右删失并在竞争环境中定义的至事件时间的联合潜在类混合模型（Jointlcmm）的估计。极大似然估计器使用修改的Marquardt算法获得严格的收敛准则的基础上的参数和似然稳定性，和负的二阶导数。该软件包还提供各种拟合后功能，包括拟合优度分析、分类、绘图、预测轨迹、事件的个体动态预测和预测准确性评估。本文构成了配套文件包通过介绍每个家庭的模型，估计技术，一些实施细节，并通过一个数据集的认知老化的例子。
2016-01-24 stat.CO stat.ME
RMM: An R Package for Customer Choice-Based Revenue Management Models for Sales Transaction Data
我们开发了一个R包RMM，使用Cho等人（2020）中介绍的鲁棒需求估计（RDE）方法来实现条件Logit（CL）模型，这是一种基于客户选择的$\textbf{R}$ evenue $\textbf{M}$和$\textbf{M}$模型。在商业中，重要的是要了解客户的选择行为和偏好时，产品价格随着时间的推移和不同的客户。然而，由于不可观察的无购买客户（即，截短的需求问题）。使用RDE方法拟合的CL模型，使产品价格频繁变化的更一般的效用模型成为可能。它不需要将销售数据汇总到时间窗口中来捕捉每个客户的选择行为。本研究使用真实的酒店交易数据引入R包RMM提供的功能，使用户能够适应CL模型使用RDE方法以及估计的选择概率，大小的无购买客户，和他们的标准误。
2022-09-06 stat.AP stat.CO
SVEMnet: An R package for Self-Validated Elastic-Net Ensembles and Multi-Response Optimization in Small-Sample Mixture-Process Experiments
Karl Statistical Services（卡尔统计服务公司）
SVEMnet是一个用于小样本混合过程实验的R包，通过自验证弹性网集成和多响应优化提升模型性能。
2026-10-26 stat.CO
changepointGA: An R package for Fast Changepoint Detection via Genetic Algorithm
提出一个R包changepointGA，利用遗传算法随机搜索时间序列变点，支持单种群和岛屿模型，并行计算加速，比二进制编码GA更快，可同时估计变点位置和效应。
2026-06-23 stat.AP stat.CO
ProcData: An R Package for Process Data Analysis
University of Arizona（亚利桑那大学）；Columbia University（哥伦比亚大学）
过程数据是指记录在计算机项目日志文件中的数据。这些数据表示为带有时间戳的动作序列，跟踪回答者解决问题的响应过程。过程数据分析的目的是通过利用反应过程中所包含的丰富信息来提高教育评估的准确性，并为其他评估目的服务。本文介绍的R包ProcData旨在提供处理、描述和分析过程数据的工具。我们定义了一个用于组织过程数据的S3类proc，并为proc类扩展了泛型方法summary和print。该软件包实现了两种过程数据的特征提取方法，用于将不规则响应过程中的信息压缩成规则的数值向量。ProcData还提供了从基于神经网络的序列模型进行拟合和预测的功能。这些函数调用keras包中的相关函数来构造和训练神经网络。此外，该软件包还包括2012年国际学生评估计划中气候控制项目的几个响应过程生成器和一个真实的响应过程数据集。
2020-06-09 cs.LG stat.CO
Gratia: An R package for exploring generalized additive models
Gratia 是基于 mgcv 的 R 包，通过提供整洁的 ggplot2 绘图、模型诊断和后验分布抽样等功能，简化了广义可加模型（GAMs）的探索、教学与理解。
2024-06-27 stat.CO stat.ME
Additive Bayesian Network Modelling with the R Package abn
Zurich University（苏黎世大学）；Danone Nutricia Research（达能纽迪希亚研究中心）；National Veterinary Institute（国家兽医研究所）；Geneva University（日内瓦大学）
R包abn旨在将添加的贝叶斯模型拟合到观测数据集。它包含基于广义线性模型的贝叶斯或信息理论公式对贝叶斯网络进行评分的例程。它配备了精确搜索和贪婪搜索算法来选择最佳网络。它支持连续、离散和计数数据的可能混合，并在结构层面上输入先验知识。贝叶斯实现支持随机效应来控制单层聚类。在本文中，我们给出了一个概述的方法，并说明该软件包的功能，使用兽医数据集的呼吸道疾病在商业猪生产。
2019-11-20 cs.LG stat.ME stat.ML
varTestnlme: an R package for Variance Components Testing in Linear and Nonlinear Mixed-effects Models
在构建混合效应模型时，自然会出现方差分量检验的问题，以决定哪些效应应建模为固定或随机。虽然在R中可以对使用lme4拟合的模型进行固定效应检验，但在随机效应方面缺少工具。R的varTestnlme包旨在填补这一空白。它允许使用似然比检验统计量的渐近性质来检验对应于随机效应的任何子集的方差和协方差的任何子集是否等于零。它还提供了同时检验固定效应和方差分量的可能性。它可以用于线性，广义线性或非线性混合效应模型通过lme4，nlme或saemix拟合。回顾了所用的似然比检验的理论性质，详细介绍了用于实现检验过程的数值方法，并提供了基于不同真实数据集使用不同混合模型的示例。
2021-05-17 stat.CO stat.ME
spOccupancy: An R package for single-species, multi-species, and integrated spatial occupancy models
占领建模是一种常见的方法来评估空间和时间的物种分布模式，同时明确占测量误差常见的检测-非检测数据。基本的单物种占有模型存在许多扩展，以解决动态，多个物种或状态，相互作用，假阳性错误，自相关，并整合多个数据源。然而，开发专门的和计算效率高的软件，以适应空间模型的大型数据集是稀缺或缺乏。我们介绍了spOccupational R包，旨在适应单物种，多物种，和集成的空间明确的占用模型。使用贝叶斯框架，我们利用Pólya-Gamma数据增强和最近邻高斯过程来确保模型对于潜在的海量数据集具有计算效率。spOccupational为数据模拟、模型拟合、模型验证（通过后验预测检查）、模型比较（使用信息标准和k折交叉验证）和样本外预测提供了用户友好的功能。我们通过一个小插曲，模拟数据分析，和两个鸟的案例研究，我们估计发生的黑喉绿莺（Setophaga virens）在整个美国东部和物种丰富度的树叶拾荒鸟类社区在美国新罕布什尔州的哈伯德溪实验森林的功能。spOccupational软件包提供了一种用户友好的方法来拟合各种单一和多物种占用模型，即使对于大型数据集，也可以直接解决物种分布模型中的检测偏差和空间自相关问题。
2022-05-03 stat.AP
Structured Bayesian Regression Tree Models for Estimating Distributed Lag Effects: The R Package dlmtree
本文介绍R包dlmtree，实现树结构分布滞后模型，用于估计暴露滞后效应，提供拟合、推断、可视化及异质性分析功能。
2025-04-25 stat.CO stat.ME
nlstac: Non-Gradient Separable Nonlinear Least Squares Fitting
本文提出非线性最小二乘拟合软件包nlstac，实现无需初始化、仅需参数边界的非梯度可分离算法，减少非线性参数数量，并可为其他算法提供准确初始值。
2024-02-06 math.ST stat.TH
Extending the saemix package for R to fit non Gaussian outcomes
Université Paris Cité（巴黎西岱大学）；Université Sorbonne Paris Nord（北索邦大学）；Inserm, IAME（法国国家健康与医学研究院，IAME实验室）；Université Paris-Saclay（巴黎萨克雷大学）；INRAE, MaIAGE（法国国家农业、食品与环境研究所，MaIAGE实验室）；Ecole Polytechnique（巴黎综合理工学院）
本文扩展了R中的saemix包，使其能够处理非高斯数据，通过SAEM算法提高模型拟合能力，并应用于二元和生存类型数据。
2026-03-03 stat.CO stat.ME
kDGLM: a R package for Bayesian analysis of Generalized Dynamic Linear Models
本文介绍R包kDGLM，用于广义动态线性模型的贝叶斯分析，支持多种指数族分布，通过卡尔曼滤波实现高效序贯推断，拟合时间随序列长度线性增长，可快速处理长时间序列及多序列联合建模。
2024-03-19 stat.CO stat.ME
CEoptim: Cross-Entropy R Package for Optimization
交叉熵（CE）方法是一种简单而通用的优化技术，基于Kullback-Leibler（或交叉熵）最小化。该方法可以应用于广泛的优化任务，包括连续，离散，混合和约束优化问题。新的包CEoptim提供了CE方法的R实现以进行优化。我们描述了一般的CE优化方法，以及一些有用的修改。CEoptim的用法和疗效通过各种优化实例证明，包括模型拟合、组合优化和极大似然估计。
2015-03-06 stat.CO
BayesBinMix: an R Package for Model Based Clustering of Multivariate Binary Data
BayesBinMix软件包提供了一个贝叶斯框架，用于通过拟合具有未知数量分量的多元伯努利分布的混合物，对包含或不包含缺失值的二进制数据进行聚类。它允许使用马尔可夫链蒙特卡罗抽样的聚类数和模型参数的联合估计。加热链并行运行，加速收敛到目标后验分布。可识别性问题通过实现标签交换算法来解决。该软件包被证明和基准对期望最大化算法使用模拟研究，以及一个真正的数据集。
2017-04-03 stat.CO
ExGUtils: A python package for statistical analysis with the ex-gaussian probability density
对反应时及其潜在认知过程的研究是心理学的一个重要领域。反应时间通常通过前高斯分布建模，因为它提供了对多个经验数据的良好拟合。这种分布的复杂性使得计算工具的使用成为该领域的一个基本要素。因此，在这一领域的研究，有一个高效和通用的计算工具的强烈需求。在本文中，我们讨论了前高斯分布的一些数学细节，并应用ExGutils包，这是一组函数和数值工具，为Python编程，用于涉及前高斯概率密度的数据的数值分析。为了验证该软件包，我们提出了一个广泛的分析与它获得的配合，讨论最小二乘法和极大似然方法之间的优势和差异，并定量评估所获得的适合（这通常是在该地区的大多数文献中被忽视的一点）的善良。所做的分析允许识别经验数据集中的离群值，并严格确定是否需要进行数据修剪以及应该在哪些点进行修剪。
2017-07-18 stat.AP
Efficient Solvers for SLOPE in R, Python, Julia, and C++
University of Copenhagen（哥本哈根大学）；University of Wrocław（弗罗茨瓦夫大学）；Inria ENS de Lyon（法国国家信息与自动化研究所里昂高等师范学院分部；法国国家科学研究中心里昂）；CNRS Lyon（隆德大学）；Lund University
提出一套在 R、Python、Julia 和 C++ 中高效求解 Sorted L-One Penalized Estimation (SLOPE) 问题的软件包，采用混合坐标下降算法，支持多种损失函数和数据结构，性能优于现有实现。
2026-10-02 cs.MS cs.SE stat.CO
nlive: an R Package to facilitate the application of the sigmoidal and random changepoint mixed models
本文介绍 R 包 nlive，它整合 SAEM 与多项式平滑转换等方法，支持拟合 S 形及突变/平滑随机变点混合模型，并以简洁参数和辅助输出降低使用门槛。
2024-01-25 stat.ME
ensr: R Package for Simultaneous Selection of Elastic Net Tuning Parameters
动机：弹性网回归是介于岭回归和最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归之间的惩罚回归的一种形式。弹性网惩罚是控制相关预测因子影响和广义线性回归模型总体复杂性的有力工具。弹性网惩罚具有两个调整参数：用于复杂度的$λ$和用于LASSO和脊之间的折衷的$α$。R软件包glmnet提供了有效的工具，用于拟合弹性网模型和为给定的$α.$选择$λ$。但是，glmnet不会同时搜索$λ - α$空间以找到可选的弹性网模型。结果：建立了R包支架、弹性网支架。enser扩展了glment的功能以搜索$λ - α$空间并识别最佳$λ - α$对。可用性：ensr可从Comprehensive R Archive Network获得，网址为https://cran.r-project.org/package=ensr
2019-07-01 stat.CO
deepspat: An R package for modeling nonstationary spatial and spatio-temporal Gaussian and extremes data through deep deformations
Research School of Finance, Actuarial Studies and Statistics, Australian National University（澳大利亚国立大学金融、精算与统计研究学院）；Statistics Program, CEMSE Division, King Abdullah University of Science and Technology（阿卜杜拉国王科技大学CEMSE学部统计学项目）；School of Mathematics and Applied Statistics, University of Wollongong（伍伦贡大学数学与应用统计学院）
deepspat通过深度变形方法实现非平稳空间和时空数据的建模与预测，适用于高斯和极值数据。
2025-12-09 stat.CO stat.ME
Meta-analysis with the glmmTMB R package
Evolution & Ecology Research Centre, UNSW（新南威尔士大学进化与生态研究中心）；School of Mathematics and Statistics, UNSW（新南威尔士大学数学与统计学院）；Stats Central, Mark Wainwright Analytical Centre, UNSW（新南威尔士大学Mark Wainwright分析中心统计中心）；National Institute of Aquatic Resources, Danish Technical University（丹麦技术大学国家水产研究所）；Department of Mathematics & Statistics, McMaster University（麦克马斯特大学数学与统计系）；Department of Biology, McMaster University（麦克马斯特大学生物学系）；Department of Biological Sciences, Faculty of Science, The University of Alberta（阿尔伯塔大学理学院生物科学系）；Department of Biosystems Engineering, Zhejiang University（浙江大学农业生物系统工程系）；Department of Psychiatry and Neuropsychology, Maastricht University（马斯特里赫特大学精神病学与神经心理学系）
本文提出equalto新协方差结构，使glmmTMB能处理已知采样方差，支持异方差和采样误差间依赖建模，通过模拟验证其与metafor结果一致，拓展了R在证据综合中的应用。
2026-09-15 stat.CO stat.ME
ROBustness In Network (robin): an R package for Comparison and Validation of communities
在网络分析中，已经开发了许多社区检测算法，然而，它们的实现没有解决结果的统计验证问题。在这里，我们提出了robin（网络中的鲁棒性），一个R包，用于评估通过一种或多种方法发现的网络社区结构的鲁棒性，以指示其可靠性。该过程首先检测由一组算法发现的社区结构是否具有统计学意义，然后在同一图上比较两个选定的检测算法，以选择更适合感兴趣网络的算法。我们展示了我们的包在美国大学橄榄球基准数据集上的使用。
2021-02-05 stat.CO stat.ME stat.OT
Estimating Conditional Distributions with Neural Networks using R package deeptrafo
本文介绍R包deeptrafo，基于tensorflow实现深度条件变换模型（DCTMs），用于灵活估计多种响应类型的条件分布，支持自定义神经网络与光滑器，兼顾可解释性与灵活性。
2024-05-28 stat.CO
SSNbayes: An R package for Bayesian spatio-temporal modelling on stream networks
时空模型被广泛应用于从生态学到流行病学的许多研究领域。然而，大多数协方差函数仅基于欧几里德距离来描述空间关系。在本文中，我们介绍了R包SSNbayes，用于拟合贝叶斯时空模型并对分支流网络进行预测。SSNbayes提供了一个线性回归框架，具有用于合并空间和时间自相关的多个选项。空间依赖性捕获流的距离和流量连接，而时间自相关建模使用向量自回归方法。SSNbayes提供了在整个网络中进行预测的功能，计算不确定性概率和其他概率估计，例如合适栖息地的比例。我们说明了使用流温度数据集收集在美国爱达荷州的包的功能。
2022-02-15 stat.CO stat.ME
Hhsmm: An R package for hidden hybrid Markov/semi-Markov models
本文介绍了hhsmm R包，其中包括初始化，拟合和预测的隐混合马尔可夫/半马尔可夫模型的功能。这些模型都是灵活的马尔可夫和半马尔可夫状态，适用于情况下，该模型涉及吸收或宏观状态的模型。从左到右模型和串/并联网络模型是两种具有马尔可夫和半马尔可夫状态的模型。hhsmm还包括马尔可夫/半马尔可夫切换回归模型以及自回归HHSMM、使用惩罚B样条的排放分布的非参数估计、未来状态的预测以及预测函数中的剩余使用寿命估计。商业模块化航空推进系统模拟（C-MAPSS）数据集也包括在该包中，用于说明该包功能的应用。最后介绍了该软件包在西班牙能源需求分析和预测中的应用。
2022-05-29 stat.CO
MOODE: An R Package for Multi-Objective Optimal Design of Experiments
本文介绍了R包MOODE，通过复合最优准则结合多种优化分量实现多目标最优实验设计，并采用点交换或坐标交换算法寻找近似最优设计。
2024-12-22 stat.CO stat.ME
The GWmodel R package: Further Topics for Exploring Spatial Heterogeneity using Geographically Weighted Models
在这项研究中，我们提出了一个本地模型的集合，称为地理加权（GW）模型，可以在GWmodel R包中找到。GW模型适用于空间数据无法用全局形式描述的情况，对于某些区域，局部拟合提供了更好的描述。该方法使用移动窗口加权技术，其中在目标位置处估计局部模型的集合。通常，绘制模型参数或输出，以便探索和评估空间异质性的性质。特别是，我们目前的案例研究使用：（一）GW汇总统计和GW主成分分析;（二）先进的GW回归拟合和诊断;（三）相关的非平稳性的蒙特卡罗显著性检验;（四）GW判别分析;和（五）增强内核带宽选择程序。爱尔兰共和国和美国的大选数据集用于演示。这项研究的目的是补充同伴GW模型研究，重点是基本和强大的GW模型。
2013-12-10 stat.ME
inlamemi: An R package for missing data imputation and measurement error modelling using INLA
本文介绍inlamemi R包，利用INLA在贝叶斯框架下对连续协变量中的测量误差和缺失数据进行分层建模，降低使用门槛并提供多种场景示例。
2024-06-12 stat.ME
iprior: An R Package for Regression Modelling using I-priors
这是R软件包iprior的概述，它实现了拟合参数和非参数回归模型的统一方法，包括加法模型、多水平模型和具有一个或多个函数协变量的模型。基于最大熵原理，I先验是协方差核等于费舍尔信息的回归函数的客观高斯过程先验。回归函数由I先验下的后验均值估计，超参数由极大边缘似然估计。I-prior模型的估计简单，推理简单，而小样本和大样本的预测性能与类似的领先的最先进的模型相当，而且往往更好。我们通过分析模拟玩具数据集以及三个真实数据的例子，特别是，一个多层次的数据集，一个纵向数据集，和一个数据集，涉及一个功能协变量的iprior包的使用。
2019-11-30 stat.CO stat.ME
MPS: An R package for modelling new families of distributions
我们介绍了一个\verb |R|软件包，称为\verb |MPS|，用于计算概率密度函数，计算累积分布函数，计算分位数函数，模拟随机变量，并估计24个新的移位分布族的参数。通过为每个族考虑额外的移位（位置）参数，产生更多的灵活性。在某些情况下，由于极大似然估计可能不存在，我们采用著名的最大乘积间距方法来估计移位24个新的分布族的参数。将通过示例检查用于计算cdf、pdf和模拟随机样本的\verb |MPS|包的性能。通过对三组实际数据执行\verb |MPS|程序包，证明了最大乘积间距方法的性能。正如我们将要看到的，对于第一个集合，极大似然估计量被破坏了，但是\verb |MPS|包找到了它们。对于第二组，增加位置参数导致接受模型，而没有位置参数则使模型变得非常不合适。对于第三组，位置参数的存在产生更好的拟合。
2018-09-09 stat.AP stat.CO
spAbundance: An R package for single-species and multi-species spatially explicit abundance models
本文介绍 R 包 spAbundance，它利用最近邻高斯过程和潜在因子方法拟合单物种与多物种空间显式贝叶斯丰度模型，并通过鸟类、林莺和森林生物量案例验证其高效易用性。
2024-05-13 stat.AP
CausalMetaR: An R package for performing causally interpretable meta-analyses
本文介绍 R 软件包 CausalMetaR，利用多源数据和双重稳健、非参数高效估计及机器学习交叉拟合，估计内部或外部目标人群的总体与子组因果效应。
2024-07-02 stat.CO stat.ME
MECfda: An R Package for Bias Correction Due to Measurement Error in Functional and Scalar Covariates in Scalar-on-Function Regression Models
MECfda是一个R包，用于标量对函数回归中函数协变量测量误差的偏差校正，支持多种回归模型并提供稳健推断。
2025-10-27 stat.CO stat.ME
ForestFit : An R package for modeling tree diameter distributions
林分树木直径分布建模是一项常见的林业任务，支持关键的生物和经济相关的管理决策。用于代表直径分布的模型的选择以及如何估计其参数在林业文献中受到了很大的关注;然而，没有便于对无数建模方法进行全面比较的可用软件。为此，我们开发了一个R软件包，称为ForestFit，简化了常见的概率分布用于模型树直径分布，包括两个和三个参数的韦布尔分布，约翰逊的SB分布，伯恩鲍姆-桑德斯分布，和有限的混合分布的估计。频率和贝叶斯技术提供了个别树直径数据，以及分组数据。附加功能有助于将生长曲线拟合到高度-直径数据。该软件包还提供了一组用于计算概率分布和模拟常见有限混合模型的随机实现的函数。
2019-11-25 stat.AP stat.CO
krippendorffsalpha: An R Package for Measuring Agreement Using Krippendorff's Alpha Coefficient
R包krippendorffsalpha提供了使用Krippendorff的Alpha系数测量一致性的工具，这是一种众所周知的非参数一致性测量（也称为评分者间可靠性和其他各种名称）。本文首先以一种自然的方式发展了Krippendorff的Alpha，并将Alpha置于统计过程中。然后，通过分析两个数据集，其中后者是在髋关节软骨的成像研究过程中收集的包krippendorffsalpha的使用说明。该软件包允许用户应用Alpha方法，使用内置的距离函数进行标称，有序，间隔或比率水平的测量。还支持用户定义的距离函数。拟合函数可以容纳任意数量的单元、任意数量的编码器和缺失。支持Bootstrap推理，Bootstrap计算可以并行进行。
2021-03-22 stat.ME
